【摘 要】
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机械故障体现为振源的增加或变化,从机械振动信号中分离出反映故障的振源响应,对于准确的故障诊断具有重要意义。多个振源响应混合在一起相互影响,需要逐个分离。粒子滤波是一种基于状态空间模型的后验状态最小方差估计方法,相较于传统的基于域变换的滤波方法具有精度高、对非线性非高斯系统鲁棒性强的优点。本文结合反映故障的振源响应的性质,研究了三种基于粒子滤波的振源响应分离方法。（1）基于粒子滤波的振源响应分离。分
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机械故障体现为振源的增加或变化,从机械振动信号中分离出反映故障的振源响应,对于准确的故障诊断具有重要意义。多个振源响应混合在一起相互影响,需要逐个分离。粒子滤波是一种基于状态空间模型的后验状态最小方差估计方法,相较于传统的基于域变换的滤波方法具有精度高、对非线性非高斯系统鲁棒性强的优点。本文结合反映故障的振源响应的性质,研究了三种基于粒子滤波的振源响应分离方法。（1）基于粒子滤波的振源响应分离。分析了粒子滤波原理,研究了粒子滤波应用于振源响应分离的具体方法,阐述了分离步骤和算法流程。以滚动轴承内外圈复合故障信号为例,研究了该方法的分离性能。基于粒子滤波的方法可以实现振源响应的分离。（2）基于统计粒子滤波的振源响应分离。分析了结构体矩阵每个采样点上观测值的分布规律,结合振源响应结构体的相似性给出粒子滤波更准确的先验知识,提出了统计粒子滤波方法。以滚动轴承内外圈复合故障信号为例,研究了该方法的分离性能。统计粒子滤波的方法能更好地实现振源响应分离。讨论了粒子数与权重参数对分离性能的影响。（3）广义主成分分析引导统计粒子滤波的振源响应分离。研究了基于广义主成分分析的子空间分割,用其分割出的低秩子空间更准确地表示受调制的轴承内圈故障响应的先验知识。以滚动轴承内外圈复合故障信号为例,研究了该方法的分离性能。广义主成分分析引导统计粒子滤波的方法对内圈故障的振源响应分离性能有进一步提升。通过分离实验室实验台实测轴承故障信号检验了该方法的分离效果。
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